李波 李歡 姬廣海 王朋 徐聃 彭婕

1荊州市第一人民醫(yī)院放射科（湖北荊州434020）；2武漢大學(xué)中南醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科（武漢430000）

2019年12月中下旬，湖北省報(bào)告了多例群體性肺炎病例［1］。國(guó)內(nèi)科研人員迅速分離出了導(dǎo)致這種肺炎的新型冠狀病毒（SARS-CoV-2），其導(dǎo)致的肺炎為新型冠狀病毒肺炎（COVID-19）。準(zhǔn)確的判斷患者嚴(yán)重程度有助于為重癥患者提供及時(shí)的支持治療，并改善其預(yù)后。加強(qiáng)對(duì)普通型患者重癥化的早期預(yù)警，對(duì)降低病死率有重要意義［2-4］。此外，通過(guò)準(zhǔn)確的評(píng)估指導(dǎo)臨床分流也有助于合理分配醫(yī)療資源［5］。CT在COVID-19 的早期篩查和診斷中起著重要作用［6-9］。但此前關(guān)于COVID-19 的CT 成像研究大多為描述性的［10-13］，CT 在評(píng)估和預(yù)測(cè)患者病情方面的研究相對(duì)較少。本研究分析了肺段累及數(shù)量和CT 評(píng)分兩種定量評(píng)估方法在進(jìn)展期評(píng)估和預(yù)測(cè)COVID-19 嚴(yán)重程度中的價(jià)值。AI 目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于肺部病變的影像輔助診斷，AI 在評(píng)估和預(yù)測(cè)COVID-19 嚴(yán)重程度中的價(jià)值有待研究。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2020年1月25日至2月25日在我院接受治療并符合《新型冠狀病毒感染的肺炎診治方案（第六版）》［14］診斷標(biāo)準(zhǔn)的患者。納入標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）有明確的發(fā)病時(shí)間。（2）發(fā)病后第6-9 天未轉(zhuǎn)重癥前至少完成過(guò)一次CT 檢查。（3）無(wú)肺部基礎(chǔ)疾病。輕型患者CT 檢查無(wú)肺部異常排除在本研究之外。共入組86 例COVID-19 患者，男51 例，女35 例，年齡21 ～85 歲，平均年齡（50 ± 17）歲。

根據(jù)新型冠狀病毒感染肺炎診治方案臨床分型，將患者分為兩組：普通型組和重型-危重型組。所有普通型患者均具有COVID-19 的臨床癥狀和CT表現(xiàn)。重型-危重型患者符合以下任何條件：呼吸窘迫，呼吸頻率≥30 次/min；靜態(tài)氧飽和度≤93%；PaO2/FiO2≤300 mL 汞柱；需要機(jī)械通氣或出現(xiàn)休克、呼吸衰竭；需要ICU 監(jiān)測(cè)和治療的其他器官衰竭。入組86 例患者中，重型-危重型31 例，普通型55 例。收集的臨床數(shù)據(jù)包括年齡、性別、癥狀發(fā)作后進(jìn)行CT 檢查的時(shí)間、基礎(chǔ)疾病和轉(zhuǎn)歸。本研究通過(guò)湖北省荊州市第一人民醫(yī)院倫理委員會(huì)審核批準(zhǔn)（倫審第K20200202 號(hào)）。

1.2 CT 檢查方法和影像學(xué)評(píng)估采用美國(guó)GE Optima CT520、荷蘭Philips Brilliance16 CT 掃描儀，所有掃描均在吸氣結(jié)束時(shí)仰臥位情況下進(jìn)行，掃描范圍從肺尖到膈肌肺底。掃描參數(shù)如下：管電壓120 kVp，管電流70 ～150 mAs，重建矩陣512 ×512，層厚5 mm，層間距5 mm，重建層厚1.25 mm。

由兩名有7年和9年放射診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師盲法獨(dú)立閱片，出現(xiàn)分歧由第三名胸部組高年資放射科醫(yī)師進(jìn)行判讀。根據(jù)CT 薄層圖像和多平面重建圖像對(duì)所有患者進(jìn)行閱讀和評(píng)估。肺窗窗寬W=1 500 HU，可適當(dāng)調(diào)整窗位范圍（-500 ～-800 HU），以顯示病灶清晰為佳。CT 視覺(jué)定量評(píng)估方法如下：（1）根據(jù)肺段累及數(shù)量評(píng)估：記錄每位患者的肺段累及數(shù)量，左肺和右肺均以10 個(gè)肺段計(jì)算，最小值為0，最大值為20。（2）根據(jù)CT 評(píng)分評(píng)估：評(píng)估每個(gè)肺葉病灶體積所占比例，得分分別為0（0%）、1（1% ～5%）、2（5% ～25%）、3（26% ～50%）、4（51% ～75%）或5（76% ～100%）?？偡滞ㄟ^(guò)將五個(gè)葉得分相加得出，最小值為0，最大值為25。此外，對(duì)胸部CT 圖像的以下特征影像表現(xiàn)進(jìn)行了評(píng)估：磨玻璃影，實(shí)變，“鋪路石”征，胸膜下線和胸腔積液。

應(yīng)用依圖AI 軟件（上海依圖網(wǎng)絡(luò)科技有限公司）評(píng)估患者嚴(yán)重程度，在PACS 系統(tǒng)中選取患者圖像，軟件基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)病灶自動(dòng)檢出、病灶分割、精準(zhǔn)量化，自動(dòng)分析患者病灶范圍、體積及密度，并根據(jù)以上檢測(cè)數(shù)據(jù)自動(dòng)判斷病人嚴(yán)重程度，嚴(yán)重程度評(píng)估分為4 類：輕度、中度、重度、危重。普通型組患者對(duì)應(yīng)預(yù)判為輕度及中度則為正確，重型及危重型組患者對(duì)應(yīng)預(yù)判為重度或危重則為正確。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法采用SPSS 23.0 軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。定性資料采用頻數(shù)和率表示，定量資料符合正態(tài)分布采用（x±s）表示，不符合正態(tài)分布采用M（P25，P75）表示。組內(nèi)相關(guān)系數(shù)用于測(cè)試兩名放射工作者評(píng)估CT 評(píng)分和累及肺段數(shù)量的一致性。ICC 值＜0.4、0.4 ～0.75 和＞0.75 分別表示差、中等和良好的一致性。普通組和重型-危重型組的CT評(píng)分和肺段累及數(shù)量為非正態(tài)分布，采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)進(jìn)行比較分析；分類變量采用χ2檢驗(yàn)，P＜0.05 為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。利用ROC 曲線評(píng)價(jià)CT 評(píng)分和累及肺段數(shù)量評(píng)估和預(yù)測(cè)重型-危重患者的能力，并確定最佳截?cái)嘀怠?/p>

2 結(jié)果

2.1 一般臨床資料收集了86 例COVID-19 患者的一般資料。表1 列出了患者的年齡、性別、基礎(chǔ)疾病和轉(zhuǎn)歸情況?；颊咦罱K臨床分型如下：重型-危重型31 例（36.1%），其中危重型10 例（11.7%），重型21 例（24.4%）；普通型55 例（63.9%）。患者首發(fā)癥狀以發(fā)熱為主，共78 例，其中25 例同時(shí)伴有干咳，其他首發(fā)癥狀包括乏力2 例、肌痛2 例、腹瀉及腹痛3 例、咽痛1 例。重型-危重型患者由發(fā)病轉(zhuǎn)重癥時(shí)間為7 ～18 d，平均時(shí)間為（10.6±2.0）d。

表1 普通型及重型-危重型COVID-19 患者一般資料Tab.1 General information of ordinary and severe-critical COVID-19 patients 例（%）

2.2 CT 視覺(jué)定量評(píng)估一致性測(cè)試結(jié)果兩位觀察者CT 視覺(jué)定量評(píng)估的測(cè)試結(jié)果顯示出良好的一致性。在評(píng)估CT 評(píng)分時(shí)，兩名觀察者的ICC 值為0.948（95%CI：0.921 ～0.966）。在評(píng)估受累肺段數(shù)量時(shí)，兩名觀察者的ICC 值為0.995（95%CI：0.993 ～0.997）。

2.3 普通型和重型-危重癥型肺部CT 影像表現(xiàn)比較重型-危重型組的CT 評(píng)分和肺段受累數(shù)量明顯高于普通組（P＜0.001）。兩組間GGO 的發(fā)生率無(wú)明顯差異。重型-危重型組的實(shí)變、胸膜下線和“鋪路石”征的發(fā)生率高于普通組，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（表2）。

表2 普通型及重型-危重型COVID-19 患者CT 表現(xiàn)差異Tab.2 Differences in CT manifestations of ordinary and severe-critical COVID-19 patients例（%）

2.4 CT 視覺(jué)定量評(píng)估和AI 評(píng)估、預(yù)測(cè)重型-危重型COVID-19 的能力CT 評(píng)分預(yù)測(cè)重型-危重癥COVID-19的AUC為0.879（95%CI：0.800 ～0.957），閾值8.5 的敏感性為71.0%，特異性為90.9%（圖1）。肺段累及數(shù)量預(yù)測(cè)重型-危重癥新型冠狀病毒肺炎的AUC為0.883（95%CI：0.806 ～0.960），閾值10.5的敏感性為87.1%，特異性為81.8%（圖2）。AI 判斷31 例重型-危重型患者結(jié)果為：輕度2 例、中度5 例、重度14 例、危重10 例；判斷55 名普通型患者結(jié)果為：輕度37 例、中度14 例、重度4 例、危重0 例。AI 預(yù)判重型-危重型COVID-19 的敏感性為77.4%，特異性為92.7%。

圖1 CT 評(píng)分評(píng)估和預(yù)測(cè)重型-危重型COVID-19 的ROC曲線Fig.1 The ROC curve of CT score evaluation and prediction of severe-critical COVID-19

圖2 肺段累及數(shù)量評(píng)估和預(yù)測(cè)重型-危重型COVID-19 的ROC 曲線Fig.2 The ROC curve of number of lung involvement evaluation and prediction of severe-critical COVID-19

3 討論

成功治療重型-危重型病例是降低并發(fā)癥和病死率的關(guān)鍵，及早發(fā)現(xiàn)或提前預(yù)測(cè)重癥患者對(duì)降低病死率至關(guān)重要。本研究表明CT 視覺(jué)定量評(píng)估及人工智能可用于評(píng)估和預(yù)測(cè)COVID-19 的嚴(yán)重程度，為臨床普通型患者重癥化提供早期預(yù)警。

目前COVID-19 的CT 表現(xiàn)分期并無(wú)大數(shù)據(jù)支持，PAN 等［10］在動(dòng)態(tài)觀察CT 圖像的基礎(chǔ)上，將CT 病變的進(jìn)展大致分為三個(gè)階段：早期（發(fā)病后0 ～5 d），進(jìn)展期（發(fā)病后6 ～9 d）和爆發(fā)期（發(fā)病后10 ～13 d）。此前研究表明，COVID-19 患者在癥狀發(fā)作后的第二周發(fā)展最為迅速［10-12］，此階段患者病情評(píng)估至關(guān)重要。因此本研究選擇了癥狀發(fā)作后6 ～9 d 的CT 圖像進(jìn)行回顧性研究，因?yàn)榇穗A段CT圖像不僅可以評(píng)估患者的嚴(yán)重程度，而且對(duì)病人后期進(jìn)展有一定的預(yù)測(cè)作用。有研究認(rèn)為CT 顯示肺部病灶體積占全肺比例與病人嚴(yán)重程度存在相關(guān)性［15］，本研究發(fā)現(xiàn)肺段受累個(gè)數(shù)與肺葉受累體積均與患者嚴(yán)重程度具有相關(guān)性。此外，進(jìn)展期肺部病灶范圍越廣、體積越大（CT 評(píng)分高或肺段累及數(shù)量多），暴發(fā)期肺部受累情況也會(huì)越嚴(yán)重（圖3），患者則更可能發(fā)展為重癥。如果在進(jìn)展階段肺部病灶范圍較小、體積較?。▓D4），則預(yù)后會(huì)相對(duì)較好。這表明在進(jìn)展期對(duì)COVID-19 患者進(jìn)行肺部CT 監(jiān)測(cè)對(duì)于患者的病情評(píng)估及預(yù)測(cè)具有重要意義。

圖3 1 例52 歲確診COVID-19男性患者Fig.3 A 52-year-old male patient was diagnosed with COVID-19

圖4 1 例46 歲確診新型冠狀病毒肺炎女性患者Fig.4 A 46-year-old female patient was diagnosed with COVID-19

肺段受累數(shù)量或CT 評(píng)分兩種定量評(píng)估方法均能評(píng)估和預(yù)測(cè)COVID-19 患者的嚴(yán)重程度，兩種方法功效相近（AUC 分別為0.883、0.879）。肺段累及數(shù)量在評(píng)估和預(yù)測(cè)重型-危重型患者方面具有更高的敏感性，但特異性低于CT 評(píng)分。本研究在評(píng)估CT 圖像過(guò)程中發(fā)現(xiàn)所有重癥患者均累及到雙肺多個(gè)肺段，并且累及肺段個(gè)數(shù)與嚴(yán)重程度存在一定相關(guān)性，尤其是早期就表現(xiàn)出雙肺多發(fā)彌散病灶的患者更可能發(fā)展為重癥患者?？紤]到篩查重癥患者的目的，以肺段累及數(shù)量作為篩查標(biāo)準(zhǔn)要優(yōu)于CT 評(píng)分。僅根據(jù)肺段累及數(shù)量判斷患者嚴(yán)重程度會(huì)出現(xiàn)誤判的情況，分析其原因，可能因?yàn)椴糠诌M(jìn)展期患者肺內(nèi)病灶雖為多發(fā)，但病灶體積較小且多表現(xiàn)為純磨玻璃密度時(shí)患者肺功能受影響相對(duì)較小，此類患者早期給予適當(dāng)支持治療的情況下部分并未進(jìn)展為重癥患者。CT 評(píng)分根據(jù)評(píng)估各肺葉肺部病灶體積比例進(jìn)行定量評(píng)估，此種方法特異性較高，但敏感性稍低，考慮可能因?yàn)椴煌颊卟≡钸M(jìn)展快慢存在差異，部分患者在發(fā)病6 ～9 d 還處于病灶進(jìn)展較早期階段，其體積占肺葉比例較小，因此CT 評(píng)分較低。

已有研究將AI應(yīng)用于COVID-19與社區(qū)獲得性肺炎的鑒別診斷中，發(fā)現(xiàn)AI 具有較高的診斷正確率［16］。本研究發(fā)現(xiàn)AI在評(píng)估和預(yù)測(cè)COVID-19嚴(yán)重程度方面同樣具有價(jià)值。本研究中的AI 平臺(tái)可以定量計(jì)算每個(gè)肺葉實(shí)變及磨玻璃病灶體積所占百分比例，同時(shí)提供病灶密度直方圖，從而客觀評(píng)價(jià)肺部病灶密度及體積。與CT 視覺(jué)定量評(píng)估方法比較，AI 具有最高的特異性，考慮可能與AI 綜合考慮了病灶的分布、密度與體積多方面因素有關(guān)，其敏感性介于兩種視覺(jué)定量評(píng)估方法之間。AI 敏感性并非最高，因此并非最佳篩查重癥患者的手段，但相比傳統(tǒng)評(píng)估方法，AI 檢出速度更快、病灶分割更為精準(zhǔn)、定量評(píng)估更具有客觀性及穩(wěn)定性，可自動(dòng)分析病人病灶范圍、體積及密度，是一種有效的影像輔助診斷工具。CT 視覺(jué)定量評(píng)估結(jié)合AI 可以快速為我們提供更為準(zhǔn)確的評(píng)估和預(yù)測(cè)信息。

本研究發(fā)現(xiàn)，普通型和重型-危重型COVID-19患者比較，累及肺段數(shù)量和CT 評(píng)分存在顯著差異，這與以往的研究結(jié)果一致［17］。磨玻璃影在普通型和重型-危重型患者中都很常見(jiàn)。與普通型相比，重型-危重型患者發(fā)生實(shí)變、胸膜下線和“鋪路石”征比例更高，但差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這與一項(xiàng)多中心研究的結(jié)果一致［18］。僅根據(jù)病變的形態(tài)和密度評(píng)估和預(yù)測(cè)患者的嚴(yán)重程度價(jià)值有限，需結(jié)合病灶累及范圍和體積綜合分析；當(dāng)患者肺部病變體積相近時(shí)，出現(xiàn)實(shí)變和“鋪路石”征的患者較僅出現(xiàn)磨玻璃影的患者更易發(fā)展為重癥。本研究中兩例患者出現(xiàn)少量胸腔積液，而這兩例患者均進(jìn)展為危重型，這可能提示出現(xiàn)胸腔積液患者預(yù)后較差。4 例死亡病例中有3 例病人肺部病灶體積占肺部總體積比例均超過(guò)了70%，CT 評(píng)分均超過(guò)20，這也提示肺部病變體積與病人預(yù)后相關(guān)。

CT 檢查對(duì)評(píng)估患者病情進(jìn)展具有重要意義，但檢查頻次過(guò)多還需考慮患者接受輻射劑量問(wèn)題，中華醫(yī)學(xué)會(huì)放射學(xué)分會(huì)建議非重癥患者可5 ～7 d 復(fù)查，重癥患者可根據(jù)臨床情況增加檢查頻次［19-20］。與年輕患者相比，老年患者發(fā)病后轉(zhuǎn)重癥時(shí)間更短，病變進(jìn)展更快，考慮可能與老年患者免疫力更低或多合并基礎(chǔ)疾病有關(guān)。因此，對(duì)確診的老年患者應(yīng)采取更早期更密切的監(jiān)測(cè)。

此項(xiàng)研究有一定局限性。首先，本研究納入的重癥患者偏少，老年患者的比例較高，從而限制了統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可靠性。所以有必要對(duì)更多的重癥患者，尤其是年輕的重癥患者進(jìn)行進(jìn)一步的研究。其次，本研究?jī)H從影像學(xué)角度評(píng)估和預(yù)測(cè)疾病的嚴(yán)重程度，沒(méi)有全面分析患者的臨床特征和實(shí)驗(yàn)室檢查結(jié)果，臨床評(píng)估需結(jié)合患者臨床表現(xiàn)及多種檢查方法綜合評(píng)估患者病情。此外，本研究沒(méi)有考慮治療過(guò)程中早期臨床干預(yù)對(duì)結(jié)果的影響。

總之，CT 視覺(jué)定量評(píng)估和AI 通過(guò)對(duì)患者進(jìn)展期CT 圖像進(jìn)行評(píng)估，可以為臨床普通型患者重癥化提供早期預(yù)警，為臨床分流患者和指導(dǎo)治療提供依據(jù)。AI 是一種較為可靠的影像輔助診斷工具，可用于臨床病情評(píng)估。